Caffe2 没有检测到 GPU

Question

我想使用支持 GPU 的 caffe2。我用 conda 环境成功安装了 caffe2（Ubuntu 16.04，python2.7）（命令：conda install pytorch-nightly -c pytorch）

它安装成功（我用命令检查了它：python2 -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"，它说“成功”）

但是，当我检查 caffe2 GPU 构建（命令：python2 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())）时，它返回 0。

我已经有了 cuda、cuDNN、nccl，但我不明白为什么 caffe2 没有检测到可用的 GPU..

Answer 1

我猜你要实现 Detectron（否则现在没人想用这个愚蠢的 Caffe2）

我很确定这是由 CUDA 版本和 CuDNN 不匹配造成的。我被这个问题困扰了一段时间（你不知道哪个版本对 Caffe2 是正确的），最后，我几乎同时得到了两个解决方案。他们都为我工作。

首先，只需将 Nvidia 驱动程序更新到最新版本。我的版本更新到410.78，你可以通过在系统设置->软件和更新->附加驱动中选择某个驱动来简单地更新驱动。

别忘了重启你的电脑。

那么，有两种实现方式。

1. 使用 Docker 构建环境。

简单快捷。您只需安装 Docker（以及用于 GPU 的 nvidia-docker）并通过以下命令使用这个预先实现的环境：

sudo docker pull ylashin/detectron

sudo nvidia-docker run --rm -it ylashin/detectron

然后您可以使用 NumCudaDeivce 命令测试您的 Caffe2。

它对我有用！

感谢您的努力，请在此处查看整个介绍：

Build a Detectron environment with Docker

如果您在安装 Docker 时遇到问题（尤其是对于 nvidia-docker），您可以直接跳到下一个。

1. 使用 Detectron2

最新的 Detectron 最近发布（实际上是三天前！）。我们现在可以处理 Pytorch 支持的那个了。

这里是 Detectron2：

Detectron2 link

只要到最新的，你甚至可以在 Google Colab 中分发所有内容，这要容易得多。